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ACLTabSQLify：通过表格分解提高 LLMs 的推理能力
TabSQLify 是一种新颖的方法，通过利用文本转 SQL 生成将表格分解为较小且相关的子表，仅包含回答问题或验证陈述所需的基本信息，然后执行推理任务。在对四个具有挑战性的数据集进行全面评估的情况下，我们的方法展现出与依赖完整表格作为输入
PDF3 months ago
ICLROpenTab: 推进作为开放域表格推理器的大型语言模型
提出了 OpenTab，一个开放域表格推理框架，利用大型语言模型（LLMs）通过表格检索器获取相关表格，并生成 SQL 程序来高效解析检索到的表格，从而实现了准确的响应，实验证明 OpenTab 在开放和封闭领域的设置中显著优于基线方法，达
PDF4 months ago
大型语言模型在表格推理中的调查
使用大型语言模型 (LLMs) 改善表格推理性能是当前主流方法。本文分析了在 LLMs 时代中提升表格推理性能的主要技术以及 LLMs 相较于之前方法的优势，并提供了改进现有方法和扩展实际应用的研究方向，以激发未来表格推理研究的进一步发展。
PDF5 months ago
TAP4LLM：针对大型语言模型推理的半结构化数据采样、增补和打包表格提供器
通过使用大型语言模型（LLMs）和 TAP4LLM 表格提供程序，我们在各种表格任务中实现了有效的半结构化数据推理，包括将原始表格分解为子表、提取语义和统计元数据、从可信知识源检索相关知识以及为 LLMs 推理打包采样表格。TAP4LLM
PDF7 months ago
从零到英雄：探究符号任务在指导调整中的作用
本研究提出一种采用符号任务来增强指令调整的简单而有效方法，在多个基准测试中验证该方法可以提高语言模型的零 - shot 表推理能力，并证明符号任务不会影响语言模型的普适性。
PDFa year ago